On-Line Monitoring of Cutting Tool Fracture & Wear

A technique of detecting cutting tool fracture and ultimate wear by si- multaneously monitoring both the spindle motor current and cutting process related acoustic emission(AE)in the cutting process is reported.The technique can detect breakage of drills having diameter over 0.8mm,turning cutter crack of area over 0.2mm,and the ultimate wear.The principle,system construction,experimental method and result of the technique are discussed.The ratio of success in detection approaches 96% or higher.

Multi-Sensor Intelligent System for On-Line and Real-Time Moneitoring Tool Cutting State in FMS

The principle and the constitution of an intelligent system for on-line and real-time montitoring tool cutting state were discussed and a synthetic sensors schedule combined a new type fluid acoustic emission sensor (AE) with motor current sensor was presented. The parallel communication between control system of machine tools, the monitoring intelligent system,and several decision-making systems for identifying tool cutting state was established It can auto - matically select the sensor way ,monitoring mode and identifying method in machining process- ing so as to build a successful and effective intelligent system for on -line and real-time moni- toring cutting tool states in FMS.

切削状态在线监测的新方法

刀具切削状态的在线监测是ＦＭＳ和ＣＩＭＳ等自动化技术中的难题，国内外已有许多专家和学者进行了深入研究．针对目前刀具切削状态在线监测中出现的问题，提出了一种用冷却液或润滑液作为信号传输媒介拾取刀具切削状态的新型传感原理和方法，并应用于实际的切削状态在线监测过程中，经大量实验和使用，验证了其可行性和实用性．

自动化刀具切削状态监控仪的研究

目的论述自动化刀具切削状态监控仪原理及组成结构．方法在流体声发射和电机电流传感方案的基础上，讨论以不同切削负载为条件的监控原理，论述其硬件和软件的组成和结构．结果该监控仪可通过并行接口与机床控制系统通讯，实现刀具切削状态监控的自动化．结论大量实验和应用表明，此监控仪具有很高的监测成功率和可靠性，已进入实用化阶段．

基于电动机电流的数控机床主轴状态监测系统研究

提出了一种基于主轴电动机电流的数控机床主轴状态监测系统,建立了主轴交流电动机转矩输出模型,深入研究了主轴组件故障诊断和主轴当前运行能力评估原理,搭建了主轴状态监测系统;实验证明提出的主轴状态监测方法简单、准确、有效,具有很高的性价比,从而为数控机床状态在线监测提供了技术支撑。

加工过程刀具破损的声发射传感监测新技术

主要介绍一种适合加工过程刀具破损的声发射传感监测新技术，论述了新型传感器的结构、工作原理及信号处理方法。同时还介绍了适合自动化加工过程的新型刀具破损实时监控系统及其应用效果。

功率信息互相关法的刀具破损在线监测

为了在数控机床加工中对刀具破损进行有效监测以避免对工件及机床造成损坏,提出了一种利用机床加工功率特征信息和互相关算法的刀具破损在线监测方法。该方法通过Mallat多分辨分析小波算法提取工件正常加工时的主轴功率变化特征序列作为监测刀具状态的特征参考模板,在工件批量加工时采用改进的实时小波算法提取在加工工件的特征向量序列并与特征参考模板序列进行局部实时广义互相关系数计算,当刀具发生破损失效时,与正常情况相比在采样点计算时窗内的两特征向量子序列的相关性显著降低,将表征序列相关性的广义互相关系数定义为刀具状态系数(Tool Condition Index,TCI),对该系数设定合理的门限值即可监测刀具状态的异常。该方法在几种典型刀具破损的在线监测中均能准确识别刀具失效,实验结果表明其具有一定的实用性。

刀具切削状态的电机电流监测新方法

本文从实时在线监测刀具切削状态的应用出发，研制了一种新型的电机电流拾取方法和传感装置，并分析了刀具在加工过程中切削力、电机电流与刀具切削状态的关系，同时，研究了利用电机电流信号进行刀具切削状态的监测原理，实验证明了其方法的可靠性和实用性。

FMS 刀具切削状态实时在线监测智能系统

论述了一个刀具切削状态实时在线监测智能识别系统的组成原理和构造，提出了一种新型流体声发射和电动机电流的综合传感新方案，建立了机床控制系统与智能监测系统的并行通信和刀具切削状态识别的专家决策系统，根据不同的工况条件自动选择传感方式、监测模式和识别方法，形成了一套完整的在线监测智能识别系统。

基于LabVIEW的刀具磨损在线监控系统

自动监测刀具磨损、分析刀具磨损状况是FMS和CIMS中迫切需要解决的问题。文章在Lab-VIEW技术的基础上,实现了机床主轴电动机电流信号的采集、存储和分析;在线监控电流的变化情况,反映出了刀具的磨损状况,提出了主轴电流与切削参数之间的数学模型。并用试验验证了该系统的有效性和实用性。

刀具磨损在线监测研究现状与发展

金属加工过程中,切削刀具的状态对于生产效率和表面加工质量有重要影响,因此刀具磨损在线监测具有重要意义。介绍了最近几年常用的刀具磨损在线监测方法,包括切削力、振动、声发射、温度、电流与功率信号,分析了每种信号的监测方法及其特点,并与实验结果进行了对比。提出了多传感器融合技术能有效避免单独使用一种检测手段的弊端。

CNC车削中刀具磨损实时监控的试验研究

CNC机床切削刀具的更换时间通常是根据刀具使用的统计资料来确定的,然而由于制造过程的复杂性和多样性,刀具的使用寿命分布比较离散,使许多刀具被提前或置后更换,造成刀具不必要的浪费或加工质量问题,因此,建立一套对刀具磨损进行实时监控,并提示换刀时间的系统是十分必要的。试验研究通过用涂层硬质合金刀具切削45钢试图找出刀具振动信号和电机电流信号与刀具磨损之间的关系,在不同切削条件下进行了一系列实验,其结果表明,振动信号和电机电流信号都能够用来监控刀具的磨损状态,以此可作为更换刀具的依据。

CXK650型数控机床切削参数优化及实时监控系统开发研究

基于交流电机驱动器,开发了一种数控加工切削参数优化软件及实时监控系统。它主要是由计算机、交流电机驱动器、加工主电机三部分组成。首先,将工件和刀具材料、机床型号等相关信息输入计算机,得到优化的切削参数,并确定电机转速、电流和功率的合理波动范围。在进行切削加工时,该系统可实时地采集主电机的电流数据等进行分析处理。当电机工作电流、功率超出设置的波动范围时(如发生刀具损坏等情况),控制程序会将有关控制指令(如暂停等)发送给交流电机驱动器,使主电机暂停工作。因此,该系统既可优化切削参数,又可实时监控加工主电机的工作电流、转速等信号,确保加工过程稳定、可靠。

基于软测量技术的刀具磨损的在线监测

刀具磨损的自动监测是现代制造技术的关键技术之一,是保证自动化加工顺利进行的前提之一。在实际生产当中,对刀具磨损的检测,不能停机检测而只能采取在线的间接监测方法。本文在实时监测主轴电机电流信号的基础上,依据机床的相关切削参数,选择刀具磨损量为主导变量,主电机电流为二次变量。提出了基于软测量技术的铣削加工刀具磨损的在线监测和识别的数学模型,并用实验数据加以验证。

数控切削过程中的刀具破损在线监控

文章提出了一种数控加工过程中的刀具破损在线监控系统,并详细介绍了加工过程中用电机电流检测信号监测刀具破损的原理以及具体的实验方案。探讨了中断型宏指令功能在刀具破损在线监控系统中的应用。经实践证明,利用该监控系统和中断型宏指令,能够实时的识别加工过程刀具的破损,并能及时报警、自动换刀等。机床的故障停机时间大大地减少,利用率得到了很大地提高。

铣削过程中基于伺服电流信号的切削力监测

刀具破损和刀具磨损的自动检测是数控机床自动加工中的一个重要环节。基于伺服电机电流的切削力监控是一个有效的无传感器方法,该方法的关键是如何从伺服电流信号中准确提取切削刃的力波动表征信号。在对伺服电流信号进行时域、频域分析的基础上,基于可变加工参数给出实时提取切削刃力波动表征信号的方法,并通过相关实验验证了该方法的合理性。

基于智能报警的刀具状态在线监测技术

为了提高机床加工过程中刀具磨损的监测能力,选择主轴电流和进给电流为主要信息,基于小波分解及软测量模型进行电流信号的多特征提取,从加工进给和主轴驱动两方面反映刀具磨破损信息;在此基础上,基于Parzen视窗法进行多特征信息的数据融合,构建智能报警模型,并依据拉依达法则确定报警边界,从而实现刀具状态的智能报警。将该技术应用到机床的加工中,实验证明可以实时地监测刀具运行状态并进行磨破损报警。

加工中心刀具破损在线监控研究

随着机械加工自动化程度的提高,刀具状态的在线监控已成为迫切需要解决的问题,并越来越受到重视。本文根据主轴电机电流与刀具破损的关系,提出了一种刀具在线检测的方法。实验表明,电机电流信号可用来监控刀具的破损状态,并以此作为刀具更换的依据。

CIMS环境下刀具状态监测研究回顾与展望

敏感信号的选择和信号处理技术是刀具切削状态在线监测系统设计的两个关键要素 ,本文试从这两方面对刀具切削监测系统的研究作了回顾与分析 ,并对未来的研究趋势作了展望。

数控切削过程中的刀具破损在线监控

提出了一种数控加工过程中的刀具破损在线监控系统,并详细介绍了加工过程中用电机电流信号监测刀具破损的原理以及具体的实验方案。探讨了中断型宏指令功能在刀具破损在线监控系统中的应用。经实践证明,利用该监控系统和中断型宏指令,能够实时的识别加工过程刀具的破损,并能及时报警、自动换刀等。机床的故障停机时间大大地减少,利用率得到了很大地提高。